Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle Machine Learning Modelle zur Unterstützung der Krebsforschung und Patientenbehandlung.
- Unternehmen: Wachsendes Biotech-Unternehmen im Bereich Onkologie mit Fokus auf Präzisionsmedizin.
- Vorteile: Vollständig remote, wettbewerbsfähiges Gehalt und direkte Einflussnahme auf innovative Projekte.
- Weitere Informationen: Dynamisches Umfeld mit Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Krebsbehandlung mit modernster Technologie und wissenschaftlicher Zusammenarbeit.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, Machine Learning und Analyse klinischer Datensätze erforderlich.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 45000 - 65000 € pro Jahr.
Wir arbeiten mit einem frühen biopharmazeutischen Unternehmen im Bereich Onkologie in Italien zusammen, das seine Datenwissenschaftskapazitäten ausbaut. Sie suchen einen AI/ML Engineer zur Unterstützung der Biomarker-Entdeckung, Patientenstratifizierung und prädiktiven Modellierung in translationalen und frühen klinischen Programmen. Die Rolle konzentriert sich auf die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen unter Verwendung von Multi-Omics- und klinischen Datensätzen zur Unterstützung der Analyse von Therapieantworten und Krankheitsverlauf.
Sie werden eng mit den Teams für translationale Biologie und klinische Forschung zusammenarbeiten, um wissenschaftliche Hypothesen in robuste rechnerische Modelle zu übersetzen.
Verantwortlichkeiten:- Entwicklung und Training von Machine-Learning-Modellen mit klinischen Datensätzen zur Unterstützung der Biomarker-Entdeckung.
- Anwendung von AI- und ML-Ansätzen auf Patientenbehandlungsreaktionen und Analysen des Krankheitsverlaufs.
- Übersetzung von Fragen der translationalen Biologie und klinischen Forschung in robuste rechnerische und prädiktive Modelle.
- Enge Zusammenarbeit mit den Teams für translationale Biologie, klinische Forschung und Daten, um Hypothesen und Modellierungsansätze zu verfeinern.
- Analyse und Integration heterogener Datensätze über präklinische, translationale und frühe klinische Programme.
- Validierung der Modellleistung und Sicherstellung der wissenschaftlichen und statistischen Robustheit der Ergebnisse.
- Dokumentation der Methoden und klare Kommunikation der Ergebnisse an nicht-rechnerische Stakeholder.
- Starke Kenntnisse in Python für Datenanalyse und Entwicklung von Machine Learning.
- Praktische Erfahrung mit Machine-Learning-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Scikit Learn.
- Nachgewiesene Erfahrung in der Überlebensanalyse, einschließlich Cox-proportionaler Hazard-Modelle und Zeit-bis-Ereignis-Modellierung.
- Erfahrung mit Multi-Omics-, Genomik- oder onkologiefokussierten klinischen Datensätzen.
- Kenntnisse in SQL und Erfahrung mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder GCP.
- Fähigkeit, reproduzierbare und skalierbare Datenpipelines zu entwerfen, zu erstellen und zu warten.
Warum mit uns arbeiten! Dies ist eine Gelegenheit, einem wachsenden Onkologie-Biotech beizutreten, wo Sie direkten Einfluss auf die Strategie der frühen Entwicklungsphase und die Förderung von Initiativen zur Präzisionsmedizin haben werden. Sie werden eng mit wissenschaftlichen und klinischen Stakeholdern zusammenarbeiten und zur datengestützten Entscheidungsfindung in translationalen und frühen klinischen Programmen beitragen.
Machine Learning Engineer (Oncology) Arbeitgeber: MSI Pharma
Unser Unternehmen ist ein aufstrebendes Biopharmaunternehmen im Bereich Onkologie, das Ihnen die Möglichkeit bietet, in einem dynamischen und innovativen Umfeld zu arbeiten. Wir fördern eine offene und kollaborative Unternehmenskultur, die den Austausch von Ideen und die persönliche Weiterentwicklung unserer Mitarbeiter unterstützt. Durch die Arbeit an wegweisenden Projekten im Bereich der Präzisionsmedizin haben Sie die Chance, einen direkten Einfluss auf die Entwicklung neuer Therapien zu nehmen und Ihre Karriere in einem zukunftsorientierten Sektor voranzutreiben.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Machine Learning Engineer (Oncology) erhalten könnten
✨Tipp Nummer 1
Netzwerken ist der Schlüssel! Nutze Plattformen wie LinkedIn, um mit Fachleuten aus der Biopharma-Branche in Kontakt zu treten. Teile deine Projekte und Erfahrungen, um sichtbar zu werden und vielleicht sogar Empfehlungen zu erhalten.
✨Tipp Nummer 2
Bereite dich auf technische Interviews vor! Übe häufige Fragen zu Machine Learning und Datenanalyse, damit du im Gespräch glänzen kannst. Zeige, dass du nicht nur die Theorie beherrschst, sondern auch praktische Lösungen anbieten kannst.
✨Tipp Nummer 3
Sei proaktiv und zeige Interesse! Wenn du eine Stelle ins Auge gefasst hast, zögere nicht, direkt mit dem Team oder dem Recruiter in Kontakt zu treten. Ein kurzes, freundliches Anschreiben kann Wunder wirken und zeigt dein Engagement.
✨Tipp Nummer 4
Bewirb dich über unsere Website! Wir bei StudySmarter haben viele spannende Stellenangebote, die darauf warten, von dir entdeckt zu werden. Nutze die Gelegenheit, um Teil unseres Teams zu werden und an innovativen Projekten zu arbeiten.
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Machine Learning Engineer (Oncology) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Mach deine Bewerbung persönlich:Zeig uns, wer du bist! Verwende eine freundliche und authentische Sprache, um deine Leidenschaft für Machine Learning und Onkologie zu vermitteln. Lass uns wissen, warum du genau bei uns arbeiten möchtest.
Betone deine technischen Fähigkeiten:Stell sicher, dass du deine Erfahrungen mit Python, PyTorch, TensorFlow und anderen relevanten Tools klar hervorhebst. Wir suchen nach jemandem, der die technischen Anforderungen versteht und anwenden kann.
Verknüpfe deine Erfahrungen mit unseren Anforderungen:Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die sich mit biomarker discovery oder patient stratification befassen, erzähl uns davon! Zeige, wie deine bisherigen Erfahrungen direkt auf die Aufgaben in dieser Rolle zutreffen.
Bewirb dich über unsere Website:Wir freuen uns darauf, deine Bewerbung über unsere Website zu erhalten! Das macht es uns einfacher, alles zu verwalten und sicherzustellen, dass du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei MSI Pharma vorbereitet
✨Mach dich mit den Technologien vertraut
Stelle sicher, dass du die gängigen Machine Learning Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und Scikit Learn gut kennst. Bereite dich darauf vor, spezifische Beispiele aus deiner bisherigen Arbeit zu nennen, in denen du diese Technologien erfolgreich eingesetzt hast.
✨Verstehe die Biologie hinter der Datenanalyse
Da du eng mit translationalen Biologen und klinischen Teams zusammenarbeiten wirst, ist es wichtig, ein grundlegendes Verständnis für Onkologie und biomarkerbasierte Ansätze zu haben. Informiere dich über aktuelle Trends und Herausforderungen in der Krebsforschung, um im Gespräch kompetent zu wirken.
✨Bereite konkrete Anwendungsbeispiele vor
Denke an spezifische Projekte, bei denen du Machine Learning Modelle entwickelt hast, insbesondere im Bereich der Überlebensanalyse oder der Analyse klinischer Datensätze. Sei bereit, deine Methodik und die Ergebnisse klar und verständlich zu kommunizieren, auch für nicht-technische Stakeholder.
✨Fragen stellen ist wichtig!
Bereite einige Fragen vor, die du dem Interviewer stellen kannst. Das zeigt dein Interesse an der Position und hilft dir, mehr über die Unternehmenskultur und die Erwartungen an die Rolle zu erfahren. Frage zum Beispiel nach den aktuellen Projekten im Bereich der Datenintegration oder wie das Team die Zusammenarbeit zwischen den verschiedenen Disziplinen gestaltet.
